Трекер может собрать десятки показателей по кампаниям, GEO, крео, устройствам, площадкам и офферам. И чем больше данных, тем больше времени нужно команде, чтобы найти реальную причину просадки.
Что делать, чтобы не терять время? Использовать AI-технологии для получения детальной отчетности о слабых местах и аномалиях трафика. В статье Big Traff Partners подробно расскажет об AI-помощниках и о том, как с ними работать.
Начнем с базы — Keitaro или Voluum. Они уже позволяют строить детальные отчеты и разбивать кампанию по разным параметрам. В Keitaro есть опция группировать данные по источнику, кампании, потоку, офферу, GEO, SubID и другим показателям. Готовый отчет вы можете экспортировать в CSV или HTML. Voluum советует использовать drill-down анализ для сравнения прибыльности отдельных сегментов (например, GEO, устройств или источников).
Вместо того чтобы вручную просматривать сотни таблиц, вы можете все упростить и передать анализ AI:
Нельзя просто интегрировать AI-помощника и все. Вы его настраиваете и ставите ему определенные задачи. И одна из самых распространенных ошибок — смотреть только на результат кампании в целом. Так делать нельзя.
Например:
ROI кампании: +18%.
На первый взгляд, все хорошо. Но внутри могут одновременно работать:
В общем отчете сильные сегменты перекрывают слабые, а вы получаете средние показатели. Поэтому проблема остается незаметной.
И здесь нам на помощь приходит AI. Вы можете поставить задачу:
«Не оценивай кампанию в целом. Разбей результаты по GEO, placement, device, creative и SubID. Затем найди мне сегменты, которые ухудшают общий ROI, и покажи их в порядке от самого большого финансового убытка».
И вы получите конкретный список точек, которые нужно проверить и реворкнуть.
1. Высокий CTR, но низкая конверсия
Это один из самых показательных примеров. Вот есть у вас крео, которое хорошо привлекает внимание, пользователи кликают, но после перехода не выполняют целевое действие. Почему?
Причина может быть где-то дальше по воронке:
AI может быстро найти все строки, где CTR выше среднего, но CR значительно ниже медианы кампании. Немного времени — и у вас на руках готовый список для ручной проверки.
2. Дешевый трафик, который не приносит денег
Согласитесь, что низкий CPC или CPM довольно часто выглядит привлекательно, но дешевый клик не означает качественный трафик. Вот вам распространенная ситуация:
CPC падает — кликов становится больше — CPA растет — ROI ухудшается.
AI может найти такие сегменты автоматически и показать, где команда покупает дешевый, но слабый трафик.
Вы и так понимаете, что это важно, потому что оптимизация только по верхней части воронки часто создает ложное ощущение эффективности.
3. Просадка на конкретном этапе воронки
Если в отчете есть несколько конверсионных событий, AI проанализирует не только финальный результат, а весь путь:
Клик — регистрация — депозит — повторный депозит.
Например, Click2Reg остается стабильным, а Reg2Dep падает с 29% до 19%. Значит, проблема, вероятно, не в креативе или качестве клика, а находится где-то уже после регистрации (в оффере, платежном сценарии, бонусе или технической части).
Так ваша команда сразу понимает, где искать причину просадки, вместо того чтобы наугад менять всю кампанию.
4. Аномалии, которые легко пропустить вручную
AI хорошо подходит для поиска аномалий.
Например:
Когда работает человек, он может не заметить такой паттерн среди сотен строк. А вот для AI-модели это обычная задача по поиску отклонений.
Вот вам базовый сценарий работы. Вы, конечно, можете его усовершенствовать и настраивать под себя.
Шаг 1. Выгружаем отчет из трекера
В Keitaro можно создать нужные группировки, выбрать необходимые метрики и экспортировать отчет в CSV. Напомним, что сам трекер поддерживает отдельные отчеты по кампаниям, офферам, источникам и другим параметрам.
Шаг 2. Оставляем только нужное
Например:
Чем чище файл, тем легче модели будет правильно его интерпретировать.
Шаг 3. Даем AI контекст
Никогда не пишите что-то типа:
Проанализируй таблицу.
Лучше напишите:
Проанализируй performance-отчет affiliate-кампании. Основная цель — депозит. Найди сегменты, которые ухудшают ROI. Не делай выводов на малом объеме данных. Отдельно проверь GEO, source, creative и device. Покажи аномалии, возможные слабые места воронки и список того, что стоит проверить вручную».
После первого ответа анализ можно углубить:
Покажи все сегменты, где расходы выше средних, но CR ниже медианы.
Или:
Найди креативы с CTR выше среднего, но CPA хуже среднего на 30% и более.
Таким образом, шаг за шагом, промт за промтом AI-помощник переходит от общего описания к детальной диагностике.
Есть еще один важный момент — безопасность. О ней нельзя забывать.
Для анализа кампаний в большинстве случаев не нужны:
Перед загрузкой отчета лучше оставить только агрегированную performance-аналитику. Особое внимание уделяйте работе с API.
AI-ассистент наиболее полезен, когда помогает быстро найти место, где команда теряет деньги. Выгрузка отчета из трекера, правильный контекст и несколько точных запросов позволяют за несколько минут перейти от ручного анализа сотен строк и таблиц к детальным отчетам с важными данными.
Поэтому используйте AI-модели правильно и выбирайте только проверенные офферы. За офферами сразу пишите менеджеру Big Traff Partners.
Ваш менеджер 
Website 
YouTube 
0 
Удалось как то налить им, 900~ фтд где-то вышло. До сих пор даже капает. Может чуть позже еще вернусь снова по ревшаре полить, а то в кейсах у коллег уж больно сладкие RD, надо проверить.
Ребята аффы написали вчера говорят вернуться траф дать)) ну отзыв попросили оставить, мне в целом не сложно, но вот как есть)